Google Cloud でのマイクロサービスアーキテクチャの実装

ECサイトをマイクロサービス化する

一般的なECサイトを例に、モノリシックなアプリケーションをマイクロサービスに分割する実践的な手順を説明します。

分割するサービスと使用するGoogle Cloudサービス

1. 認証サービス

   • Cloud Run + Cloud SQL
   • Firebase Authentication

2. 商品カタログサービス

   • Cloud Run + Firestore
   • Cloud Storage（画像保存用）

3. 注文サービス

   • Cloud Run + Cloud Spanner
   • Cloud Pub/Sub（在庫更新通知）

4. 決済サービス

   • Cloud Functions
   • Secret Manager（API キー管理）

認証サービスの実装

Firebase Authentication との統合

from firebase_admin import auth, initialize_app
from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)
initialize_app()

@app.route('/verify-token', methods=['POST'])
def verify_token():
    token = request.headers.get('Authorization', '').split('Bearer ')[1]
    try:
        decoded_token = auth.verify_id_token(token)
        return {'user_id': decoded_token['uid']}, 200
    except Exception as e:
        return {'error': str(e)}, 401

Cloud Run へのデプロイ

# コンテナのビルドとデプロイ
gcloud builds submit --tag gcr.io/${PROJECT_ID}/auth-service
gcloud run deploy auth-service \
    --image gcr.io/${PROJECT_ID}/auth-service \
    --platform managed \
    --region asia-northeast1 \
    --allow-unauthenticated

商品カタログサービスの実装

Firestore データモデル

from google.cloud import firestore

db = firestore.Client()

class Product:
    def __init__(self, id, name, price, stock):
        self.id = id
        self.name = name
        self.price = price
        self.stock = stock

    @staticmethod
    def from_dict(source):
        return Product(
            id=source['id'],
            name=source['name'],
            price=source['price'],
            stock=source['stock']
        )

    def to_dict(self):
        return {
            'id': self.id,
            'name': self.name,
            'price': self.price,
            'stock': self.stock
        }

    def save(self):
        db.collection('products').document(self.id).set(self.to_dict())

商品画像の処理

from google.cloud import storage

def upload_product_image(product_id, image_file):
    client = storage.Client()
    bucket = client.bucket('your-product-images-bucket')
    blob = bucket.blob(f'products/{product_id}.jpg')
    
    blob.upload_from_file(image_file)
    return blob.public_url

サービス間通信の実装

Pub/Sub を使用した在庫更新

from google.cloud import pubsub_v1

publisher = pubsub_v1.PublisherClient()
topic_path = publisher.topic_path('your-project', 'inventory-updates')

def notify_stock_update(product_id, new_stock):
    data = {
        'product_id': product_id,
        'new_stock': new_stock,
        'timestamp': datetime.now().isoformat()
    }
    
    future = publisher.publish(
        topic_path,
        data=json.dumps(data).encode('utf-8')
    )
    return future.result()

本番環境での運用

監視とアラートの設定

1. Cloud Run サービスの可用性監視

# uptime-check.yaml
checkConfig:
  httpCheck:
    path: "/health"
    port: 443
  period: "300s"
  timeout: "10s"
  threshold:
    failure: 3
    success: 1

2. エラーレートアラート

from google.cloud import monitoring_v3

def create_error_alert(project_id):
    client = monitoring_v3.AlertPolicyServiceClient()
    
    alert_policy = {
        "display_name": "High Error Rate Alert",
        "conditions": [{
            "display_name": "error_rate_condition",
            "condition_threshold": {
                "filter": 'metric.type="run.googleapis.com/request_count" '
                         'resource.type="cloud_run_revision" '
                         'metric.labels.response_code_class="5xx"',
                "duration": {"seconds": 300},
                "comparison": "COMPARISON_GT",
                "threshold_value": 5.0,
            }
        }],
        "notification_channels": [
            f"projects/{project_id}/notificationChannels/{channel_id}"
        ],
    }
    
    policy = client.create_alert_policy(
        request={"name": f"projects/{project_id}",
                "alert_policy": alert_policy}
    )
    return policy

📚 より詳しく学びたい方へ

「Google Cloud でのマイクロサービス実践ガイド」 https://amzn.to/4eA8iIJ

コストの最適化とスケーリング

Cloud Run の最適な設定

# メモリと CPU の最適化
gcloud run services update product-service \
    --memory 512Mi \
    --cpu 1 \
    --min-instances 1 \
    --max-instances 10 \
    --concurrency 80

参考資料

• Cloud Run のベストプラクティス
• Firestore データモデリングガイド
• Cloud Pub/Sub パターン